(57)【要約】【課題】ベイジアンネットワーク情報をもとにして当該ベイジアンネットワーク情報を熟知していないユーザに対して意思決定の支援を行なう。【解決手段】制御部２はＢＮ（ベイジアンネットワーク）データ記憶部５からＢＮデータを読み出すと、条件入力画面を表示部８に表示する。入力部３への操作によって条件入力画面中の親ノードの確率変数の値に対応するチェックボックスのうち、確定している事象に対応するチェックボックスを有効にすると、ＢＮ推論処理部６は、この有効にされたチェックボックス情報およびＢＮデータをもとにＢＮ推論処理を行なう。寄与度計算部７はＢＮ推論処理部６による計算結果をもとに、確率変数の値が確定していない親ノードの当該確率変数の値が子ノードの確率変数の予め定められた値の発生有無に与える寄与度を計算する。制御部２は、この計算結果の出力画面を表示部８に表示させる。【選択図】      図１
2007299027.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベイジアンネットワーク情報の親ノードに対応付けられた確率変数および当該親ノードの子ノードに対応付けられた確率変数間の因果関係を示す構造情報と前記ベイジアンネットワーク情報の各ノードに対応付けられた確率変数がとる値の発生確率情報とを取得する取得手段と、
この取得手段により取得した構造情報で示される複数の親ノードに対応付けられた確率変数の値が当該親ノードに共通する子ノードに対応付けられた確率変数の予め定められた値の発生有無へ及ぼす影響度を前記親ノードごとに計算する影響度計算手段と、
この影響度計算手段により計算した影響度を出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記親ノードのうち予め定められたノードに対応付けられた確率変数の値の入力を受け付ける入力手段をさらに備え、
前記影響度計算手段は、前記定められた親ノードに対応付けられた確率変数の値を前記入力手段により入力した値とした条件下で、前記定められたノード以外の親ノードに対応付けられた確率変数の値が前記子ノードに対応付けられた確率変数の前記定められた値の発生有無へ及ぼす影響度を計算し、
前記出力手段は、前記影響度計算手段により計算した影響度を、この影響度と関わる親ノードの種別と対応付けて出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記影響度計算手段は、前記親ノードに対応付けられた確率変数がとる値に対する前記子ノードに対応付けられた確率変数の前記定められた値の事後確率を前記親ノードに対応付けられた確率変数のとる値ごとに計算し、これら計算した値の最大値と最小値の差分を前記影響度として前記親ノードごとに計算することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
コンピュータを、
ベイジアンネットワーク情報の親ノードに対応付けられた確率変数および当該親ノードの子ノードに対応付けられた確率変数間の因果関係を示す構造情報と前記ベイジアンネットワーク情報の各ノードに対応付けられた確率変数がとる値の発生確率情報とを取得する取得手段、
この取得手段により取得した構造情報で示される複数の親ノードに対応付けられた確率変数の値が当該親ノードに共通する子ノードに対応付けられた確率変数の予め定められた値の発生有無へ及ぼす影響度を前記親ノードごとに計算する影響度計算手段、および
この影響度計算手段により計算した影響度を出力する出力手段
として機能させるようにした、コンピュータ読み取り可能な情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベイジアンネットワーク情報に関する情報処理を行なう情報処理装置および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ベイジアンネットワーク情報を用いて事象間の因果関係を図示して事象の事後確率を推論するシステムがある（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
具体的には、ベイジアンネットワーク情報は有向グラフのノードに確率変数を割り当てて、確率変数間の因果関係の有無をノード間の矢印により表現し、因果関係の強さを各ノードに割り当てられた確率変数の条件付確率で表現する。つまりベイジアンネットワーク情報では確率変数間の因果関係をベイジアンネットワーク情報上の構造情報と確率情報とで表現している。
【０００４】
また、ベイジアンネットワーク情報では、確率変数間の静的な因果関係を表現するだけでなく、あるノードの事象、つまり確率変数の値が確定した場合における他の確率変数がとるそれぞれの値の発生確率を求める確率的推論も可能である。ユーザはこの推論結果をもとにして意思決定を行なう。
【特許文献１】特開２００３−５０９８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ベイジアンネットワーク情報を熟知していないユーザが前述したような推論を行なうことは困難であり、当該ベイジアンネットワーク情報を意思決定に活用することが出来ない。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、ベイジアンネットワーク情報をもとにして当該ベイジアンネットワーク情報を熟知していないユーザに対して意思決定の支援を行なうことが可能になる情報処理装置および情報処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
すなわち、本発明に係わる情報処理装置は、ベイジアンネットワーク情報の親ノードに対応付けられた確率変数および当該親ノードの子ノードに対応付けられた確率変数間の因果関係を示す構造情報とベイジアンネットワーク情報の各ノードに対応付けられた確率変数がとる値の発生確率情報とを取得し、この取得した構造情報で示される複数の親ノードに対応付けられた確率変数の値が当該親ノードに共通する子ノードに対応付けられた確率変数の予め定められた値の発生有無へ及ぼす影響度を親ノードごとに計算して出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係わる情報処理装置では、ベイジアンネットワーク情報をもとにして当該ベイジアンネットワーク情報を熟知していないユーザに対して意思決定の支援を行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下図面により本発明の実施形態について説明する。  
まず、本発明の実施形態にしたがったベイジアンネットワーク（以下、ＢＮと称する）情報処理装置１の機能の概要を説明する。
【００１０】
このＢＮ情報処理装置１は、ＢＮの構造とパラメータとをもとにしてユーザの意思決定を支援するデータを提供するものである。この情報は、例えば製品の受注の可否に関わる営業活動の優先順位であったり故障診断における修理箇所の優先順位であったりする。
【００１１】
ＢＮの構造とは、ＢＮにおける複数のノードにそれぞれ対応付けられた確率変数の間の因果関係を示すものである。ＢＮにおける２つのノードのうち第１のノードの確率変数がある値をとる場合で、この値が第２のノードの確率変数がとる値の発生確率に影響を与える場合には、第１のノードの確率変数と第２のノードの確率変数との間に因果関係が存在する。この場合、第１のノードは第２のノードの親ノードと呼称され、第２のノードは第１のノードの子ノードと呼称される。これら第１および第２のノードは第１のノードから第２のノードへ向かう矢印で結ばれる。
【００１２】
また、ＢＮのパラメータとは、ＢＮにおける各ノードに対応付けられた確率変数がとる値の発生確率である。前述した第１のノードの確率変数と第２のノードの確率変数との間の因果関係がある場合には、第２のノードに関するパラメータは前述した第１のノードの確率変数がある値をとる条件下で第２のノードの確率変数がある値をとる確率である。
【００１３】
ＢＮ情報処理装置１はユーザの理解が容易な情報として寄与度を計算して、これをユーザに提供する。寄与度とは原因が結論に及ぼす影響の度合いを示す。本実施形態では、寄与度とは親ノードに対応付けられた確率変数の値が当該親ノードの子ノードに対応付けられた確率変数がとる予め定められた値の発生有無へ及ぼす影響度である。ＢＮ情報処理装置１が寄与度をユーザに提供することにより、当該ユーザによる意思決定が容易になる。
【００１４】
次に、本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。  
図１に示すように、ＢＮ情報処理装置１は、制御部２、入力部３、条件データ記憶部４、ＢＮデータ記憶部５、ＢＮ推論処理部６、寄与度計算部７および表示部８を備え、それぞれがバス９を介して相互に接続される。制御部２は内部メモリに記憶されたプログラムにしたがって装置全体の制御を司る。条件データ記憶部４およびＢＮデータ記憶部５はハードディスクドライブや不揮発性メモリなどの記憶媒体である。
【００１５】
表示部８は、ＢＮ情報の構造や寄与度に関する情報をモニタ表示する。入力部３は、ＢＮ情報の予め定められたノードの確率変数の値の入力を受け付ける。  
また、条件データ記憶部４は入力部３により入力された確率変数の値を当該確率変数の種別と関連付けて記憶する。ＢＮデータ記憶部５はＢＮ情報を記憶する。  
この実施形態では、ＢＮ情報処理装置１を用いた営業部署の担当者の意思決定支援について説明する。
【００１６】
図２は、本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１のＢＮデータ記憶部に記憶されるＢＮデータの一例を示す図である。  
まず、ＢＮデータ記憶部５に図２に示した構造情報を有するＢＮ情報が記憶されている場合の寄与度の計算方法について説明する。
【００１７】
このＢＮ情報における原因事象に対応する親ノードの確率変数はＩ１，Ｉ２，…，ＩＮである。確率変数Ｉ１が確率にしたがってとる値はｉ１１，ｉ１２，…，ｉ１ｍであり、確率変数Ｉ２が確率にしたがってとる値はｉ２１，ｉ２２，…，ｉ２ｍであり、確率変数ＩＮが確率にしたがってとる値はｉＮ１，ｉＮ２，…，ｉＮｐであるとする。また、結論事象に対応する子ノードの確率変数はＯであるとし、この確率変数Ｏが確率にしたがってとる値はＯ１，Ｏ２，…，Ｏｒであるとする。子ノードがもつ確率変数がある値をとる確率は親ノードがもつ確率変数の値に依存する。
【００１８】
ここで、確率変数Ｉ１＝ｉ１１であって、確率変数Ｏ＝Ｏ１とした事後確率は以下の式（１）で示される。
【数１】
2007299027.tif 000003
【００１９】
原因事象が結論事象に与える寄与度、例えば確率変数Ｉ１のとる値が確率変数Ｏ＝Ｏ１となる確率への影響度は、確率変数Ｉ１＝ｉ１１，ｉ１２，…，ｉ１ｍと変化させて、確率変数Ｏ＝Ｏ１とした事後確率のそれぞれの値のうち最大値と最小値の差分である。
【００２０】
この寄与度の計算式を以下の式（２）に示す。
【数２】
2007299027.tif 000004
【００２１】
また、原因事象に対応するいずれかの親ノードの確率変数の値が確定している場合には、前述した寄与度は変化する。  
例えば確率変数ＩＮ＝ｉＮ１であると確定している場合には、前述した式（２）の第１項は以下の式（３）に示した式となる。
【数３】
2007299027.tif 000005
【００２２】
図３は、本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１のＢＮデータ記憶部に記憶される営業活動に関するＢＮデータの一例を示す図である。  
このＢＮ情報では、各種の営業活動に関する複数のノードが親ノードであり、製品の受注に関するノードが子ノードとなっている。
【００２３】
親ノードのうち４種類のノードの確率変数とこの変数のとる値について説明する。１つ目の親ノードの確率変数は「お客様のニーズ」であり、この確率変数の値は「把握している」および「把握していない」のいずれかである。２つ目の親ノードの確率変数は「お客様の予算」であり、この確率変数の値は１つ目の親ノードと同じである。
【００２４】
また、３つ目の親ノードの確率変数は「お客様に提案をした回数」であり、この確率変数の値は「０回」、「１回」および「２回以上」のいずれかである。４つ目の親ノードの確率変数は「提案の間隔」であり、この確率変数の値は「３日以内」および「４日以上」のいずれかである。  
また、子ノードの確率変数は「受注」であり、この確率変数の値は「可能」および「なし」のいずれかである。
【００２５】
ここより、ＢＮデータ記憶部５に図３に示した構造情報を有するＢＮ情報が記憶されている場合の寄与度の計算方法について説明する。  
図４は、本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１の処理動作の一例を示すフローチャートである。図５は、本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１が取得するＢＮ情報の親ノードに関する条件入力画面の一例を示す図である。図６は、本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１が取得するＢＮ情報の親ノードに関する条件入力画面の更新画面の一例を示す図である。
【００２６】
制御部２は、ＢＮデータ記憶部５から図３に示したＢＮデータを読み出す（ステップＳ１））と、図５に示した条件入力画面を表示部８に表示する。  
ユーザは入力部３に対する操作を行なうことで、図５に示した画面上の「お客様名」を入力したり、各種のアクションの項目のチェックボックスのうち該当する項目を有効にしたりすることができる。
【００２７】
図５に示した画面上のチェックボックスに対応する項目名は、前述した親ノードの確率変数のとる値であり、この項目の上位として表示されるアクション名は親ノードの確率変数の種別である。
【００２８】
例えば、ユーザがとある顧客のニーズを把握していて、この顧客に商品に関する提案をした回数が１回である事が分かっている場合で、図５に示した画面中のアクション名「お客様のニーズ」における「把握している」に対応するチェックボックスおよびアクション名「お客様に提案をした回数」における「１回」に対応するチェックボックスを有効にすると、表示部８における画面が図６に示した画面に更新される。
【００２９】
図７は、本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１が取得するＢＮ情報の子ノードに関する条件入力画面の一例を示す図である。  
図６に示した画面上の入力アイコン１１をユーザが入力部３への操作によって選択すると、制御部２は図７に示した条件入力画面を表示部８に表示する。図７に示した画面上のチェックボックスに対応する項目名は、前述した子ノードの確率変数のとる値を指し、この項目の上位として表示される項目は子ノードの確率変数の種別である。
【００３０】
ユーザが入力部３への操作によって図７に示した画面中の「可能」に対応するチェックボックスを有効にして入力アイコン１２を選択すると、制御部２は各種の確率変数の種別およびこの確率変数の値でなる入力条件を条件データ記憶部４に記憶する（ステップＳ２）。また、ユーザが入力部３への操作によって図７に示した画面中のいずれのチェックボックスも有効としないで入力アイコン１２を選択しても、この選択は無効となる。
【００３１】
図８は、本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１の条件データ記憶部４に記憶される入力条件管理テーブルの構成例を表形式で示す図である。  
図８に示すように、入力条件管理テーブルでは、図６や図７に示した条件入力画面上で表示された各種確率変数の種別、および、この確率変数の確定値が関連付けられて管理される。また、図８に示したテーブル上では図６に示した条件入力画面上でチェックボックスが有効となっていないアクションに対応する確率変数と関連付けられる入力条件は「なし」となる。
【００３２】
ＢＮ推論処理部６は、条件データ記憶部４に記憶された条件データおよびＢＮデータ記憶部５に記憶されるＢＮデータをもとにＢＮ推論処理を行なう（ステップＳ３）。具体的には、ＢＮ推論処理部６はＢＮデータ記憶部５に記憶されるＢＮデータ中の原因事象に対応する確率変数がある値をとった場合に結論事象に対応する確率変数「受注」がある値をとる確率を、条件データを考慮して計算する。ここでは計算対象の原因事象は入力条件管理テーブル上で値が「なし」となっている確率変数と対応する原因事象である。
【００３３】
この確率の計算式は以下の式（４）で示される。  
Ｐ（受注｜お客様のニーズ＝把握している，お客様の予算，お客様に提案をした回数＝１回、提案の間隔，…，＊＊＊）  …式（４）
次に、寄与度計算部７はＢＮ推論処理部６による計算結果をもとに、確率変数の値が確定していない親ノードの当該確率変数の値が子ノードの確率変数「受注」の値である「可能」に与える寄与度を計算する（ステップＳ６）。
【００３４】
具体的には、まず、寄与度計算部７は値が確定していない親ノードの確率変数「お客様の予算」による子ノードの確率変数「受注」の値である「可能」への寄与度を以下の式（５）にしたがって計算する。
【数４】
2007299027.tif 000006
【００３５】
次に、寄与度計算部７は値が確定していない別の親ノードの確率変数「提案の間隔」による子ノードの確率変数「受注」の値「可能」への寄与度を以下の式（６）にしたがって計算する。
【数５】
2007299027.tif 000007
【００３６】
以後、寄与度計算部７は値が確定していないそれぞれの親ノードの確率変数の値による子ノードの確率変数「受注」の値である「可能」への寄与度を計算する。
【００３７】
図９は、本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１の表示部８に表示される寄与度計算結果の出力画面の一例を示す図である。  
制御部２は、寄与度計算部７による計算終了後、寄与度の計算結果の出力画面を表示部８に表示させる（ステップＳ７）。  
この出力画面では、左側にＢＮデータの各ノードの構造情報が示され、右側に寄与度のリスト情報が示される。
【００３８】
具体的には、この出力画面で示される構造情報における各ノード中の上段の表記は当該ノードの確率変数であり、下段の細枠で囲まれた表記は当該ノードの確率変数の確定値である。また一部の親ノードの下段の太枠で囲まれた表記は当該ノードの未確定の確率変数の値のうち子ノードの確率変数「受注」の値を「可能」とした事後確率が最も高くなる値である。
【００３９】
また、出力画面中の寄与度のリスト情報は、寄与度と寄与順位とアクションとが関連付けられて寄与順位の低い順に配列された情報である。アクションとは寄与度の計算に関わる親ノードの確率変数の値と対応する原因事象のうち、子ノードの確率変数「受注」の値を「可能」とした事後確率が最も高くなる事象である。
【００４０】
また、出力画面上の構造情報における各ノード間の線の太さは、親ノードの確率変数の値による子ノードの確率変数「受注」の値である「可能」への寄与度の高さに比例して太く表示される。このような表示を行なうことで、ユーザは各種親ノードのうち確率変数の値による子ノードの確率変数「受注」の値である「可能」の発生有無への影響の大きいノードを容易に判別することができる。
【００４１】
以上のように、本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置では、ＢＮデータおよび一部の親ノードの確率変数の条件データをもとにして、その他の親ノードの確率変数のとる値が子ノードの確率変数がとる予め定められた値の発生への影響の大小を計算して出力するので、ユーザはＢＮ情報に関する知識が十分でなくとも、原因事象が結論事象に及ぼす影響の大小を容易に把握することができるようになる。よって、ユーザは意思決定への有益な情報を得ることができる。
【００４２】
以上説明した実施形態では、ＢＮ情報処理装置は、ＢＮデータ記憶部５からＢＮデータを読み込んだ後で、図５に示した画面上のチェックボックスのうち、一部の親ノードの確率変数の値に対応するチェックボックスを有効にすると説明したが、図５に示した画面上のチェックボックスのいずれも有効としなくても寄与度の計算を行なう事ができる。
【００４３】
この場合には、ＢＮ推論処理部６はＢＮデータ記憶部５に記憶されるＢＮデータが図３に示したデータであった場合に、このデータで示される原因事象に対応する確率変数がある値をとった場合に結論事象に対応する確率変数「受注」がある値をとる確率の計算式を出力する。
【００４４】
この計算式は以下の式（７）で示される。  
Ｐ（受注｜お客様のニーズ，お客様の予算，お客様に提案をした回数、提案の間隔，…，＊＊＊）  …式（７）
寄与度計算部７はＢＮ推論処理部６による出力結果をもとに、それぞれの親ノードの確率変数の値が子ノードの確率変数「受注」の値である「可能」に与える寄与度を計算する。
【００４５】
例えば、寄与度計算部７は値が確定していない親ノードの確率変数「お客様のニーズ」の値による子ノードの確率変数「受注」の値である「可能」への寄与度を以下の式（８）にしたがって計算する。
【数６】
2007299027.tif 000008
【００４６】
ＢＮ情報処理装置１がこのような計算を行なうことで、子ノードと関わる全ての親ノードのそれぞれの確率変数の値による子ノードの確率変数の予め定められた値への寄与度を出力することができる。
【００４７】
なお、この発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を省略してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１の構成例を示すブロック図。
【図２】本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１のＢＮデータ記憶部に記憶されるＢＮデータの一例を示す図。
【図３】本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１のＢＮデータ記憶部に記憶される営業活動に関するＢＮデータの一例を示す図。
【図４】本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１の処理動作の一例を示すフローチャート。
【図５】本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１が取得するＢＮ情報の親ノードに関する条件入力画面の一例を示す図。
【図６】本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１が取得するＢＮ情報の親ノードに関する条件入力画面の更新画面の一例を示す図。
【図７】本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１が取得するＢＮ情報の子ノードに関する条件入力画面の一例を示す図。
【図８】本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１の条件データ記憶部４に記憶される入力条件管理テーブルの構成例を表形式で示す図。
【図９】本発明の実施形態にしたがったＢＮ情報処理装置１の表示部８に表示される寄与度計算結果の出力画面の一例を示す図。
【符号の説明】
【００４９】
１…ベイジアンネットワーク（ＢＮ）情報処理装置、２…制御部、３…入力部、４…条件データ記憶部、５…ＢＮデータ記憶部、６…ＢＮ推論処理部、７…寄与度計算部、８…表示部、９…バス。
【図１】
2007299027.tif 000009
【図２】
2007299027.tif 000010
【図３】
2007299027.tif 000011
【図４】
2007299027.tif 000012
【図５】
2007299027.tif 000013
【図６】
2007299027.tif 000014
【図７】
2007299027.tif 000015
【図８】
2007299027.tif 000016
【図９】
2007299027.tif 000017